FRP加固RC梁抗剪承载力智能预测方法

摘要

纤维增强复合材料(Fiber Reinforced Polymer, FRP)加固钢筋混凝土(Reinforced Concrete, RC)梁抗剪承载力的计算存在公式复杂、计算流程繁琐等问题。为了解决这些问题，文章采用集成学习方法建立了FRP加固RC梁抗剪承载力的预测模型，通过相关文献收集试验数据并进行预处理，利用RF、GBDT、XGBoost 3种算法预测，同时应用贝叶斯优化算法优化模型超参数并对比不同模型预测效果。结果表明：与GBDT、XGBoost模型相比，RF模型具有更好的预测效果；贝叶斯优化算法能够显著提升模型的预测性能，而优化后的RF模型具有更高的预测精度与泛化能力。研究成果可为FRP加固RC梁的研究和应用提供参考，同时也为承载力的预测提供了新的途径。

关键词

承载力预测 / 集成学习 / FRP加固RC梁 / 随机森林 / 贝叶斯优化